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Dataset statistics

Number of variables20
Number of observations791
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Variable types

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Categorical4
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Numeric5

Alerts

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scraping_date has constant value "2025-01-13 20:58:59.317417+00:00" Constant
Dataset has 5 (0.6%) duplicate rowsDuplicates
article_date_modified has 252 (31.9%) missing values Missing
article_category is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysis Unsupported
days_since_published has 16 (2.0%) zeros Zeros

Reproduction

Analysis started2025-01-13 20:59:00.733474
Analysis finished2025-01-13 20:59:04.908972
Duration4.18 seconds
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Variables

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2025-01-13T21:59:05.099178image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

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Characters and Unicode

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The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

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Sample

1st rowcrca22-acceder-a-vos-comptes-credit-agricole-en-ligne-facilement
2nd rowcadessavoies-tout-savoir-sur-la-gestion-des-demarches-administratives
3rd rowles-cles-dune-gestion-patrimoniale-reussie-3-bonnes-raisons-de-faire-appel-a-un-expert
4th rowwww-lefil-loutil-incontournable-pour-les-clients-du-credit-agricole-pyrenees-gascogne
5th rowwww-monportailsecuritas-fr-accedez-a-votre-espace-securise
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frais-de-notaire-pour-donation-astuces-pour-reduire-les-couts 16
 
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(unknown)
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4.6%
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Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 45783
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Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
- 6381
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e 6294
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5.8%
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Other values (27) 10873
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Distinct712
Distinct (%)90.0%
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Missing (%)0.0%
Memory size308.4 KiB
2025-01-13T21:59:05.886383image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

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Min length19

Characters and Unicode

Total characters56316
Distinct characters97
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique703 ?
Unique (%)88.9%

Sample

1st rowCRCA22 : accéder à vos comptes Crédit Agricole en ligne facilement - Invistita
2nd rowCadessavoies : Tout savoir sur la gestion des démarches administratives - Invistita
3rd rowLes clés d'une gestion patrimoniale réussie : 3 bonnes raisons de faire appel à un expert - Invistita
4th rowwww.lefil : l'outil incontournable pour les clients du Crédit Agricole Pyrénées Gascogne - Invistita
5th rowwww.monportailsecuritas.fr : Accédez à votre espace sécurisé - Invistita
ValueCountFrequency (%)
1426
 
15.5%
invistita 734
 
8.0%
de 314
 
3.4%
les 238
 
2.6%
pour 216
 
2.4%
en 171
 
1.9%
à 160
 
1.7%
comment 160
 
1.7%
la 145
 
1.6%
un 132
 
1.4%
Other values (1606) 5494
59.8%
2025-01-13T21:59:06.457089image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

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(unknown)
ValueCountFrequency (%)
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o 2572
 
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u 2054
 
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ValueCountFrequency (%)
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(unknown)
ValueCountFrequency (%)
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u 2054
 
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Other values (87) 15914
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Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 56316
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Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
8321
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e 5393
 
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i 4339
 
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n 3630
 
6.4%
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o 2572
 
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u 2054
 
3.6%
Other values (87) 15914
28.3%
Distinct715
Distinct (%)90.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.6 MiB
2025-01-13T21:59:06.772349image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length943
Median length713
Mean length605.11378
Min length79

Characters and Unicode

Total characters478645
Distinct characters116
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique709 ?
Unique (%)89.6%

Sample

1st rowNaviguer dans ses finances personnelles peut parfois sembler complexe, mais le Crédit Agricole simplifie cette tâche avec son service en ligne CRCA22. En quelques clics, les clients peuvent désormais accéder à leurs comptes, consulter leurs transactions récentes et même effectuer des virements sans quitter le confort de leur foyer. La plateforme CRCA22 se distingue par son interface intuitive, adaptée à tous les niveaux de familiarité avec les technologies numériques. Que ce soit pour suivre ses dépenses, programmer des prélèvements automatiques ou simplement vérifier son solde, tout est conçu pour offrir une expérience utilisateur fluide et sécurisée. A découvrir également : […]
2nd rowGérer les démarches administratives peut souvent ressembler à un véritable casse-tête. Entre les formulaires à remplir, les documents à fournir et les délais à respecter, il n’est pas rare de se sentir submergé. Pourtant, une bonne organisation et une connaissance des procédures peuvent grandement simplifier ces démarches. Cadessavoies propose de vous guider à travers ce labyrinthe administratif. Que ce soit pour des questions de santé, d’emploi ou de logement, il faut connaître les étapes à suivre et les astuces pour éviter les erreurs courantes. Avec les bons outils et les bonnes informations, il est possible de naviguer sereinement dans l’univers […]
3rd rowLa gestion de patrimoine est un domaine complexe et multidimensionnel qui nécessite une expertise spécifique et un engagement constant. Pour de nombreuses personnes, l’optimisation fiscale et la planification financière peuvent représenter des défis majeurs et parfois même décourageants. Voici pourquoi solliciter un expert en gestion de patrimoine peut être une décision judicieuse et stratégique. Plan de l'articleBilan patrimonial approfondiOptimisation fiscale efficaceAccompagnement global et personnalisé Bilan patrimonial approfondi Un bilan patrimonial permet de dresser un inventaire complet et détaillé de vos actifs et passifs. Cette étape cruciale aide à visualiser clairement votre situation financière globale et à identifier les opportunités d’amélioration. […]
4th rowLe Crédit Agricole Pyrénées Gascogne a récemment lancé une nouvelle application révolutionnaire, www.lefil, destinée à transformer l’expérience bancaire de ses clients. Cet outil intuitif permet une gestion simplifiée des finances, offrant un accès instantané à une multitude de services. Avec www.lefil, les utilisateurs peuvent consulter leurs comptes, effectuer des virements, et même obtenir des conseils personnalisés grâce à une interface conviviale. Cette innovation répond aux besoins croissants de mobilité et de rapidité, en offrant une solution pratique pour gérer son argent au quotidien, en toute sécurité. A découvrir également : Quelle banque en ligne choisir en 2022 ? En intégrant […]
5th rowAccéder à un espace sécurisé en ligne est devenu une nécessité pour garantir la confidentialité des informations personnelles. Www.monportailsecuritas.fr offre cette solution en permettant un accès rapide et sécurisé à votre compte. Cette plateforme s’adresse à ceux qui cherchent à gérer leurs données en toute tranquillité, sans craindre pour leur sécurité. En quelques clics, connectez-vous à votre espace personnalisé. Grâce à une interface intuitive et des mesures de protection avancées, vous pouvez consulter et modifier vos informations en toute confiance. La sécurité de vos données est la priorité, rendant chaque connexion sûre et sans souci. A lire également : Volatilité […]
ValueCountFrequency (%)
de 3973
 
5.5%
les 1977
 
2.7%
et 1596
 
2.2%
la 1478
 
2.0%
à 1457
 
2.0%
en 1350
 
1.9%
pour 1309
 
1.8%
des 1275
 
1.8%
le 1237
 
1.7%
un 1068
 
1.5%
Other values (7969) 55544
76.9%
2025-01-13T21:59:07.192544image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
70816
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6.8%
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6.1%
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6.0%
t 28646
 
6.0%
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5.9%
a 24962
 
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o 22382
 
4.7%
u 21224
 
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Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 478645
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Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
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e 57350
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s 32661
 
6.8%
n 29330
 
6.1%
i 28808
 
6.0%
t 28646
 
6.0%
r 28241
 
5.9%
a 24962
 
5.2%
o 22382
 
4.7%
u 21224
 
4.4%
Other values (106) 134225
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Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 478645
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Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
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t 28646
 
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5.2%
o 22382
 
4.7%
u 21224
 
4.4%
Other values (106) 134225
28.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 478645
100.0%

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6.0%
t 28646
 
6.0%
r 28241
 
5.9%
a 24962
 
5.2%
o 22382
 
4.7%
u 21224
 
4.4%
Other values (106) 134225
28.0%
Distinct518
Distinct (%)65.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size147.3 KiB
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Maximum2025-01-13 13:46:34+00:00
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Invalid dates (%)0.0%
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2025-01-13T21:59:07.515732image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

article_date_modified
Date

Missing 

Distinct480
Distinct (%)89.1%
Missing252
Missing (%)31.9%
Memory size147.3 KiB
Minimum2020-12-24 05:57:54+00:00
Maximum2025-01-12 09:15:53+00:00
Invalid dates0
Invalid dates (%)0.0%
2025-01-13T21:59:07.692435image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-13T21:59:07.843112image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

article_author
Categorical

Distinct21
Distinct (%)2.7%
Missing1
Missing (%)0.1%
Memory size190.3 KiB
Watson
180 
Tangi
102 
Emmanuel
87 
smartuser
76 
Rodrigue
66 
Other values (16)
279 

Length

Max length9
Median length7
Mean length6.7227848
Min length4

Characters and Unicode

Total characters5311
Distinct characters40
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique2 ?
Unique (%)0.3%

Sample

1st rowWatson
2nd rowWatson
3rd rowRodrigue
4th rowWatson
5th rowWatson

Common Values

ValueCountFrequency (%)
Watson 180
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Tangi 102
12.9%
Emmanuel 87
11.0%
smartuser 76
9.6%
Rodrigue 66
 
8.3%
Lynda 56
 
7.1%
Nico 45
 
5.7%
Justin005 41
 
5.2%
Lionel004 28
 
3.5%
Silvere 25
 
3.2%
Other values (11) 84
10.6%

Length

2025-01-13T21:59:07.979206image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
watson 180
22.8%
tangi 102
12.9%
emmanuel 87
11.0%
smartuser 76
9.6%
rodrigue 66
 
8.4%
lynda 56
 
7.1%
nico 45
 
5.7%
justin005 41
 
5.2%
lionel004 28
 
3.5%
silvere 25
 
3.2%
Other values (11) 84
10.6%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
a 542
 
10.2%
n 525
 
9.9%
e 411
 
7.7%
s 377
 
7.1%
t 328
 
6.2%
o 326
 
6.1%
i 317
 
6.0%
u 270
 
5.1%
r 260
 
4.9%
m 251
 
4.7%
Other values (30) 1704
32.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 5311
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
a 542
 
10.2%
n 525
 
9.9%
e 411
 
7.7%
s 377
 
7.1%
t 328
 
6.2%
o 326
 
6.1%
i 317
 
6.0%
u 270
 
5.1%
r 260
 
4.9%
m 251
 
4.7%
Other values (30) 1704
32.1%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 5311
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
a 542
 
10.2%
n 525
 
9.9%
e 411
 
7.7%
s 377
 
7.1%
t 328
 
6.2%
o 326
 
6.1%
i 317
 
6.0%
u 270
 
5.1%
r 260
 
4.9%
m 251
 
4.7%
Other values (30) 1704
32.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 5311
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
a 542
 
10.2%
n 525
 
9.9%
e 411
 
7.7%
s 377
 
7.1%
t 328
 
6.2%
o 326
 
6.1%
i 317
 
6.0%
u 270
 
5.1%
r 260
 
4.9%
m 251
 
4.7%
Other values (30) 1704
32.1%
Distinct712
Distinct (%)90.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size307.1 KiB
2025-01-13T21:59:08.239156image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length118
Median length85
Mean length60.044248
Min length7

Characters and Unicode

Total characters47495
Distinct characters97
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique703 ?
Unique (%)88.9%

Sample

1st rowCRCA22 : accéder à vos comptes Crédit Agricole en ligne facilement
2nd rowCadessavoies : Tout savoir sur la gestion des démarches administratives
3rd rowLes clés d’une gestion patrimoniale réussie : 3 bonnes raisons de faire appel à un expert
4th rowwww.lefil : l’outil incontournable pour les clients du Crédit Agricole Pyrénées Gascogne
5th rowwww.monportailsecuritas.fr : Accédez à votre espace sécurisé
ValueCountFrequency (%)
672
 
8.7%
de 308
 
4.0%
les 249
 
3.2%
pour 222
 
2.9%
en 168
 
2.2%
comment 165
 
2.1%
à 158
 
2.1%
la 146
 
1.9%
un 134
 
1.7%
et 114
 
1.5%
Other values (1576) 5368
69.7%
2025-01-13T21:59:08.651190image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
6842
14.4%
e 5391
 
11.4%
r 3086
 
6.5%
s 2989
 
6.3%
n 2900
 
6.1%
i 2871
 
6.0%
t 2647
 
5.6%
o 2589
 
5.5%
a 2451
 
5.2%
u 2055
 
4.3%
Other values (87) 13674
28.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 47495
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
6842
14.4%
e 5391
 
11.4%
r 3086
 
6.5%
s 2989
 
6.3%
n 2900
 
6.1%
i 2871
 
6.0%
t 2647
 
5.6%
o 2589
 
5.5%
a 2451
 
5.2%
u 2055
 
4.3%
Other values (87) 13674
28.8%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 47495
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
6842
14.4%
e 5391
 
11.4%
r 3086
 
6.5%
s 2989
 
6.3%
n 2900
 
6.1%
i 2871
 
6.0%
t 2647
 
5.6%
o 2589
 
5.5%
a 2451
 
5.2%
u 2055
 
4.3%
Other values (87) 13674
28.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 47495
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
6842
14.4%
e 5391
 
11.4%
r 3086
 
6.5%
s 2989
 
6.3%
n 2900
 
6.1%
i 2871
 
6.0%
t 2647
 
5.6%
o 2589
 
5.5%
a 2451
 
5.2%
u 2055
 
4.3%
Other values (87) 13674
28.8%

article_category
Unsupported

Rejected  Unsupported 

Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size190.6 KiB

article_views
Real number (ℝ)

Distinct599
Distinct (%)75.7%
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Missing (%)0.0%
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Infinite (%)0.0%
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Minimum5
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Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size147.3 KiB
2025-01-13T21:59:08.790074image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum5
5-th percentile45
Q1736
median1599
Q32105.5
95-th percentile2426
Maximum3018
Range3013
Interquartile range (IQR)1369.5

Descriptive statistics

Standard deviation803.20271
Coefficient of variation (CV)0.56314542
Kurtosis-1.1807451
Mean1426.2794
Median Absolute Deviation (MAD)625
Skewness-0.39723322
Sum1128187
Variance645134.59
MonotonicityNot monotonic
2025-01-13T21:59:08.922981image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
45 17
 
2.1%
139 17
 
2.1%
157 16
 
2.0%
11 16
 
2.0%
5 16
 
2.0%
440 4
 
0.5%
2046 4
 
0.5%
2023 4
 
0.5%
2119 3
 
0.4%
1599 3
 
0.4%
Other values (589) 691
87.4%
ValueCountFrequency (%)
5 16
2.0%
11 16
2.0%
35 1
 
0.1%
45 17
2.1%
48 1
 
0.1%
55 1
 
0.1%
57 1
 
0.1%
58 1
 
0.1%
62 1
 
0.1%
71 2
 
0.3%
ValueCountFrequency (%)
3018 1
0.1%
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0.1%
2861 1
0.1%
2761 1
0.1%
2757 1
0.1%
2753 1
0.1%
2714 1
0.1%
2691 1
0.1%
2672 1
0.1%
2619 1
0.1%

article_reading_time
Real number (ℝ)

Distinct18
Distinct (%)2.3%
Missing7
Missing (%)0.9%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean4.4043367
Minimum2
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Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size147.3 KiB
2025-01-13T21:59:09.034386image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum2
5-th percentile2
Q13
median4
Q35
95-th percentile8
Maximum30
Range28
Interquartile range (IQR)2

Descriptive statistics

Standard deviation2.3294509
Coefficient of variation (CV)0.52889936
Kurtosis43.341075
Mean4.4043367
Median Absolute Deviation (MAD)1
Skewness5.0853307
Sum3453
Variance5.4263413
MonotonicityNot monotonic
2025-01-13T21:59:09.137770image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=18)
ValueCountFrequency (%)
3 234
29.6%
4 233
29.5%
5 136
17.2%
6 57
 
7.2%
2 49
 
6.2%
7 33
 
4.2%
8 13
 
1.6%
9 13
 
1.6%
11 6
 
0.8%
13 2
 
0.3%
Other values (8) 8
 
1.0%
(Missing) 7
 
0.9%
ValueCountFrequency (%)
2 49
 
6.2%
3 234
29.6%
4 233
29.5%
5 136
17.2%
6 57
 
7.2%
7 33
 
4.2%
8 13
 
1.6%
9 13
 
1.6%
10 1
 
0.1%
11 6
 
0.8%
ValueCountFrequency (%)
30 1
 
0.1%
28 1
 
0.1%
26 1
 
0.1%
18 1
 
0.1%
16 1
 
0.1%
15 1
 
0.1%
13 2
 
0.3%
12 1
 
0.1%
11 6
0.8%
10 1
 
0.1%

article_content
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size188.2 KiB
None
791 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Characters and Unicode

Total characters3164
Distinct characters4
Distinct categories1 ?
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Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowNone
2nd rowNone
3rd rowNone
4th rowNone
5th rowNone

Common Values

ValueCountFrequency (%)
None 791
100.0%

Length

2025-01-13T21:59:09.244344image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-13T21:59:09.336996image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
none 791
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
N 791
25.0%
o 791
25.0%
n 791
25.0%
e 791
25.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3164
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 791
25.0%
o 791
25.0%
n 791
25.0%
e 791
25.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3164
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 791
25.0%
o 791
25.0%
n 791
25.0%
e 791
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3164
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 791
25.0%
o 791
25.0%
n 791
25.0%
e 791
25.0%

article_raw_content
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size188.2 KiB
None
791 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Characters and Unicode

Total characters3164
Distinct characters4
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowNone
2nd rowNone
3rd rowNone
4th rowNone
5th rowNone

Common Values

ValueCountFrequency (%)
None 791
100.0%

Length

2025-01-13T21:59:09.427129image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-13T21:59:09.511139image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
none 791
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
N 791
25.0%
o 791
25.0%
n 791
25.0%
e 791
25.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3164
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 791
25.0%
o 791
25.0%
n 791
25.0%
e 791
25.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3164
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 791
25.0%
o 791
25.0%
n 791
25.0%
e 791
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3164
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 791
25.0%
o 791
25.0%
n 791
25.0%
e 791
25.0%

article_length
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size185.9 KiB
1
791 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Characters and Unicode

Total characters791
Distinct characters1
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row1
2nd row1
3rd row1
4th row1
5th row1

Common Values

ValueCountFrequency (%)
1 791
100.0%

Length

2025-01-13T21:59:09.601398image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-13T21:59:09.688071image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
1 791
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1 791
100.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 791
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 791
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 791
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 791
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 791
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 791
100.0%

days_since_published
Real number (ℝ)

Zeros 

Distinct421
Distinct (%)53.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean506.48673
Minimum0
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Zeros16
Zeros (%)2.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size147.3 KiB
2025-01-13T21:59:09.789564image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile1
Q143
median396
Q3805.5
95-th percentile1414
Maximum1808
Range1808
Interquartile range (IQR)762.5

Descriptive statistics

Standard deviation487.7862
Coefficient of variation (CV)0.96307796
Kurtosis-0.47678602
Mean506.48673
Median Absolute Deviation (MAD)363
Skewness0.76514462
Sum400631
Variance237935.38
MonotonicityNot monotonic
2025-01-13T21:59:09.932706image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 80
 
10.1%
8 19
 
2.4%
29 19
 
2.4%
22 18
 
2.3%
0 16
 
2.0%
43 15
 
1.9%
15 14
 
1.8%
85 11
 
1.4%
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Quantile statistics

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Descriptive statistics

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Real number (ℝ)

Distinct704
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Quantile statistics

Minimum37.051417
5-th percentile45.523162
Q166.969466
median82.622951
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Range40672.949
Interquartile range (IQR)194.66621

Descriptive statistics

Standard deviation4177.6055
Coefficient of variation (CV)3.9673631
Kurtosis62.006969
Mean1052.993
Median Absolute Deviation (MAD)31.68699
Skewness7.5815585
Sum832917.45
Variance17452388
MonotonicityNot monotonic
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Histogram with fixed size bins (bins=50)
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Other values (694) 699
88.4%
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Histogram with fixed size bins (bins=1)

Interactions

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Missing values

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A simple visualization of nullity by column.
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Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.
2025-01-13T21:59:04.832034image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
The correlation heatmap measures nullity correlation: how strongly the presence or absence of one variable affects the presence of another.

Sample

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